基于组件的交通视频测速系统的设计与实现

基于组件的交通视频测速系统的设计与实现

论文摘要

基于视频监控技术的车辆测速技术由于具有检测区域大,系统设置方便等突出特点,已成为智能交通系统领域的研究热点。本文针对这一热点,研究了在高速公路环境下,基于组件的交通视频测速系统的设计实现方法。主要涉及计算机视觉、信息采集、视频图像处理等方面的知识。其中重点研究了运动车辆检测和跟踪算法,车速的测得方法以及如何将系统以组件化的形式进行封装,以便满足今后系统升级的要求。本文首先对交通视频测速的原理和面临的问题做了分析。速度是由路程和时间决定的,因此将视频测速的问题转换成行驶路程测量和行驶时间计算的问题。并分别对这些问题提出了如何解决的思路。分析了实际测速环境下,需要面临的问题,给系统的设计和设备的安置提供了参考。接下来重点研究了运动车辆检测的算法,对检测前的图像预处理方法做了简要的介绍。介绍了常用于运动目标检测的几种方法,并对他们的优缺点进行了比较,确定了适合室外环境的基于改进的混合高斯背景模型的检测算法,主要做了三个方面的改进:提取行车区域,排除无效区域,减少混合高斯建模的像素点个数;采用三帧间差分法,解决强烈的天气变化和光照突变问题;区别行车区域内像素点属性,改善混合高斯模型更新速度。通过这些改进办法提高检测算法的运行速度和准确性。然后对运动车辆检测过程中的阴影问题做了相应的研究和分析。利用运动车辆和对应运动阴影在属性上的区别,提出了基于改进的HSV色彩空间的阴影检测方法,通过这些改进提高了阴影检测算法的效率和准确率。运动车辆跟踪方面,在研究分析几种常用跟踪算法的基础上,运用基于扩展的卡尔曼滤波的目标跟踪方法对多目标进行跟踪。试验表明,该方法在高速公路上的跟踪效果令人满意。最后,在比较了几种组件技术优缺点以及系统对组件设计的要求后,确定使用ActiveX组件技术对系统的功能模块进行组件化封装,便于今后的二次开发和功能扩展。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 引言
  • 1.1 课题研究背景
  • 1.2 课题发展现状
  • 1.3 本文的研究内容及章节安排
  • 第2章 交通视频测速的研究思路及问题分析
  • 2.1 交通视频测速的原理
  • 2.2 摄像机的标定
  • 2.3 交通视频测速面临的问题
  • 第3章 运动车辆检测
  • 3.1 图像预处理
  • 3.1.1 图像增强
  • 3.1.2 图像去噪
  • 3.2 运动车辆检测
  • 3.2.1 常用目标检测方法
  • 3.2.2 混合高斯背景模型
  • 3.2.3 改进的基于混合高斯模型的运动车辆检测
  • 3.3 车辆检测相关处理
  • 3.3.1 图像分割
  • 3.3.2 形态学操作
  • 3.3.3 阴影检测
  • 3.4 算法设计及实验结果分析
  • 3.4.1 算法设计
  • 3.4.2 实验结果分析
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 运动车辆跟踪
  • 4.1 常用目标跟踪方法
  • 4.2 卡尔曼滤波器
  • 4.2.1 卡尔曼滤波器的建模
  • 4.2.2 卡尔曼滤波器的预测和更新
  • 4.2.3 扩展的卡尔曼滤波器
  • 4.3 卡尔曼滤波法在目标跟踪中的使用
  • 4.3.1 运动目标预测
  • 4.3.2 运动目标匹配
  • 4.3.3 运动目标更新
  • 4.4 算法设计及实验结果分析
  • 4.4.1 算法设计
  • 4.4.2 实验结果分析
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 组件技术
  • 5.1 组件的概念和特点
  • 5.2 组件的标准化
  • 5.3 组件的重用
  • 5.4 ActiveX组件技术
  • 第6章 基于组件的交通视频测速系统设计
  • 6.1 系统需求分析
  • 6.1.1 功能需求
  • 6.1.2 设计需求
  • 6.2 系统总体设计
  • 6.2.1 运行环境
  • 6.2.2 功能结构
  • 6.3 系统详细设计
  • 6.3.1 采集处理模块设计
  • 6.3.2 图像处理模块设计
  • 6.3.3 实时显示模块设计
  • 6.3.4 组件化模块设计
  • 第7章 总结与展望
  • 7.1 本文的主要工作
  • 7.2 研究展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读学位期间的研究成果
  • 相关论文文献

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